Разрыв//по оси x matplotlib

Лучший способ описать то, что я хочу достичь, - использовать мой собственный образ:

Теперь у меня много мертвого пространства в спектральном сюжете, особенно между 5200 и 6300. Мой вопрос довольно прост, как бы добавить в хороший небольшой//перерыв, который выглядит примерно так (изображение снято с сети):

Я использую эту настройку для своих сюжетов:

nullfmt = pyplot.NullFormatter()

fig = pyplot.figure(figsize=(16,6))

gridspec_layout1= gridspec.GridSpec(2,1)
gridspec_layout1.update(left=0.05, right=0.97, hspace=0, wspace=0.018)
pyplot_top      = fig.add_subplot(gridspec_layout1[0])
pyplot_bottom   = fig.add_subplot(gridspec_layout1[1])

pyplot_top.xaxis.set_major_formatter(nullfmt)

Я вполне уверен, что это достигается с помощью gridpsec, но очень полезно оценить расширенный учебник, как это достигается.

Извинения также, если этот вопрос был рассмотрен ранее в stackoverflow, но я gridSpec рассмотрел правильную процедуру для gridSpec но пока ничего не нашел.

Мне удалось дойти до этого, в значительной степени там:

Тем не менее, мои линии разлома не так круты, как мне бы хотелось... как их изменить? (Я использовал приведенный ниже пример ответа)

Ответ 1

Вы можете адаптировать пример matplotlib для разрыва по оси x напрямую:

"""
Broken axis example, where the x-axis will have a portion cut out.
"""
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np


x = np.linspace(0,10,100)
x[75:] = np.linspace(40,42.5,25)

y = np.sin(x)

f,(ax,ax2) = plt.subplots(1,2,sharey=True, facecolor='w')

# plot the same data on both axes
ax.plot(x, y)
ax2.plot(x, y)

ax.set_xlim(0,7.5)
ax2.set_xlim(40,42.5)

# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labelright='off')
ax2.yaxis.tick_right()

# This looks pretty good, and was fairly painless, but you can get that
# cut-out diagonal lines look with just a bit more work. The important
# thing to know here is that in axes coordinates, which are always
# between 0-1, spine endpoints are at these locations (0,0), (0,1),
# (1,0), and (1,1).  Thus, we just need to put the diagonals in the
# appropriate corners of each of our axes, and so long as we use the
# right transform and disable clipping.

d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
# arguments to pass plot, just so we don't keep repeating them
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax.plot((1-d,1+d), (-d,+d), **kwargs)
ax.plot((1-d,1+d),(1-d,1+d), **kwargs)

kwargs.update(transform=ax2.transAxes)  # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d,+d), (1-d,1+d), **kwargs)
ax2.plot((-d,+d), (-d,+d), **kwargs)

# What cool about this is that now if we vary the distance between
# ax and ax2 via f.subplots_adjust(hspace=...) or plt.subplot_tool(),
# the diagonal lines will move accordingly, and stay right at the tips
# of the spines they are 'breaking'

plt.show()

Для ваших целей просто ax2 свои данные дважды (один раз на каждой оси, ax и ax2 и соответствующим образом установите xlim. "Строки xlim " должны перемещаться в соответствии с новым перерывом, потому что они отображаются в координатах относительно оси координат, а не в координатах данных.

Линии разрыва - это просто незанятые сюжетные линии, нарисованные между парой точек. Например, ax.plot((1-d,1+d), (-d,+d), **kwargs) (1-d,-d) линию разрыва между точкой (1-d,-d) и (1+d,+d) на первой оси: это нижний правый. Если вы хотите изменить градиент, измените эти значения соответствующим образом. Например, чтобы сделать это круче, попробуйте ax.plot((1-d/2,1+d/2), (-d,+d), **kwargs)

Ответ 2

Решение, предоставляемое xnx, является хорошим началом, но остается проблема, что масштабы x-осей различны между графиками. Это не проблема, если диапазон в левом графике и диапазон на правом графике совпадают, но если они неравны, субплотность все равно даст двум графикам равную ширину, поэтому масштаб оси х будет отличаться между два графика (как в случае с примером xnx). Я сделал пакет, разбитый, чтобы справиться с этим.